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AWS Clean Rooms ML
Applica il ML con i tuoi partner senza condividere i dati sottostanti
Panoramica
AWS Clean Rooms ML aiuta l'utente e i partner ad applicare controlli per la tutela della privacy al fine di salvaguardare i dati proprietari e i modelli ML generando informazioni predittive, il tutto senza condividere o copiare dati o modelli grezzi l'uno dell'altro. Con la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, l'utente e i partner otterranno un modello ML personalizzato per l'addestramento e l'inferenza, utilizzando algoritmi e dati proprietari per applicare previsioni ML su larga scala senza dover condividere proprietà intellettuali sensibili. Puoi anche generare set di dati sintetici per addestrare i tuoi modelli ML personalizzati. Con AWS Clean Rooms ML, è possibile utilizzare la modellazione per somiglianza creata da AWS e invitare i partner a fornire un piccolo campione dei loro record alla collaborazione al fine di generare un insieme più ampio di record simili, proteggendo al contempo i dati sottostanti propri e dei partner.
Vantaggi di AWS Clean Rooms ML
Con AWS Clean Rooms ML, i dati vengono utilizzati solo per addestrare il modello personalizzato o look-alike e non vengono condivisi tra collaboratori o utilizzati per addestrare modelli AWS. È possibile rimuovere i propri dati da Clean Rooms ML o eliminare un modello personalizzato ogni volta che lo si desidera; inoltre, è possibile applicare controlli che migliorano la privacy per salvaguardare i dati sensibili nell'ambito di una collaborazione.
Con la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, è possibile eseguire l'addestramento e l'inferenza ML utilizzando i propri modelli, algoritmi e dati per generare informazioni dettagliate predittive con i partner, senza dover condividere i modelli o gli algoritmi proprietari nell'ambito di una collaborazione.
Genera set di dati sintetici che mantengono i modelli statistici dai dati originali senza dover condividere i dati sottostanti o i modelli proprietari. Con la modellazione personalizzata di AWS Clean Rooms ML, tu e i tuoi partner potrete addestrare modelli ML personalizzati utilizzando set di dati sintetici di soggetti anonimizzati, come persone o entità su cui sono stati raccolti, dei dati originali.
Con la modellazione look-alike di AWS Clean Rooms ML, è possibile addestrare un modello ML personalizzato e di proprietà di AWS per te e i tuoi partner. Il modello creato da AWS è stato creato e testato su un'ampia varietà di set di dati come canali di notizie, e-commerce e streaming video. I dati vengono utilizzati solo per addestrare il modello e non vengono condivisi con nessuna delle parti; inoltre, è possibile rimuovere i dati o eliminare un modello personalizzato in qualsiasi momento.
Casi d'uso
Clienti e partner
Xmars
Xmars è una piattaforma avanzata di gestione degli annunci con tecnologia IA che offre a marchi, venditori e agenzie vantaggi senza precedenti nella massimizzazione dei rendimenti della spesa pubblicitaria su Amazon.
“Promuovere una copertura incrementale con elevata precisione e scalabilità in modo efficiente è una priorità assoluta per i nostri clienti. Con la soluzione AWS Clean Rooms ML, arricchita con dati Amazon Marketing Cloud (AMC), siamo in grado di creare un pubblico modellato altamente personalizzato, progettato per prevedere la probabilità che gli utenti interagiscano con un annuncio o completino un acquisto. Raggiungendo direttamente il pubblico modellato tramite Amazon DSP, questo approccio Bring-Your-Own-Model (BYOM) ha comportato un aumento del 34% del tasso di visualizzazione della pagina sui dettagli e un aumento del 24% del valore delle transazioni degli acquirenti su Amazon. AWS Clean Rooms ci offre davvero maggiori possibilità e flessibilità per scoprire potenziali clienti di valore per i nostri inserzionisti.”
Tony Wang, cofondatore presso Xmars
Flywheel
Flywheel è un'agenzia di vendita al dettaglio di e-commerce. Il suo servizio, il migliore della categoria, combina competenze su misura con soluzioni software all'avanguardia per raggiungere un obiettivo unico: incrementare le vendite, la quota e la redditività per i nostri clienti su Amazon.
“AWS Clean Rooms ML sta migliorando la nostra capacità di misurare la propensione all'acquisto dell'utente. Il deep learning sicuro per la privacy ci consente di acquisire relazioni complesse tra gli utenti e i loro percorsi di acquisto, consentendo un targeting più preciso per i nostri marchi. Per la prima volta, possiamo personalizzare il percorso dell'acquirente a livello individuale in modo sicuro per la privacy, ottenendo risultati migliori sia per loro che per i nostri clienti.”
Dan Nealon, Senior Manager Data Science presso Flywheel
Amazon Ads
Amazon Marketing Cloud (AMC) è un'applicazione per camera bianca sicura e rispettosa della privacy di Amazon Ads che supporta migliaia di esperti di marketing con analisi personalizzate e analisi tra canali. Gli sviluppatori possono utilizzare le API AMC per creare le proprie offerte, mentre gli analisti possono interagire con un'interfaccia utente disponibile tramite la console di Amazon Ads.
"AMC Audiences offre ora nuovi segmenti di pubblico per somiglianza personalizzati, basati su ML di AWS Clean Rooms, che possono essere attivati nelle campagne pubblicitarie di Amazon DSP e aiutare gli inserzionisti a raggiungere il pubblico in modo incrementale, in linea con i loro obiettivi. Dal suo lancio, avvenuto nell'ottobre 2023, questa funzionalità ha consentito a un marchio leader nel settore dei beni di largo consumo di raggiungere nuovi potenziali clienti e aumentare le prestazioni delle campagne pubblicitarie."
Paula Despins, Vice President of Ads Measurement presso Amazon Ads
Slalom
Slalom è un'azienda leader globale per la consulenza aziendale e tecnologica.
"Siamo sempre alla ricerca di collaborazioni con i nostri clienti editori per aggiornare il loro stack tecnologico così da poter sfruttare appieno il potenziale del loro inventario pubblicitario di alta qualità. La modellazione ML altamente accurata di ML di AWS Clean Rooms è molto interessante in quanto gli editori cercano modi per migliorare l'efficacia della pubblicità. ML di AWS Clean Rooms fornisce un'interfaccia facile da usare che editori e brand possono utilizzare per identificare gli utenti giusti per una campagna pubblicitaria, proteggendo al contempo i dati sensibili di entrambe le parti."
Mukesh Kumar, General Manager of the Global Technology Team presso Slalom
Twilio Segment
Twilio Segment è una piattaforma di dati clienti (CDP) leader che favorisce la crescita aziendale dei clienti attraverso l'efficacia della pubblicità.
"Non è mai stato così importante concentrarsi su dati proprietari di qualità in tempo reale ora che le aziende lanciano più campagne basate sull'intelligenza artificiale. Il nostro ultimo report mostra che l'85% delle aziende darà priorità all'acquisizione e all'utilizzo ottimizzato dei dati proprietari nel corso del prossimo anno. Sfruttare la modellazione ML di AWS Clean Rooms aiuta a proteggere i preziosi dati proprietari dei nostri clienti, consentendo loro di raggiungere un pubblico di potenziali clienti di alto valore attraverso la collaborazione con i loro editori multimediali preferiti."
Kathryn Murphy, SVP of Product presso Twilio Segment
Affinity Solutions
Affinity Solutions, leader nell'analisi sugli acquisti dei consumatori, utilizza dati provenienti da oltre 140 milioni di carte di pagamento per fornire una visione dettagliata della spesa dei consumatori negli Stati Uniti, trasformando questi dati in informazioni fruibili che stimolano la crescita della quota di mercato e dei ricavi.
"Affinity Solutions è all'avanguardia nel trovare l'equilibrio tra privacy e la fornitura di informazioni complete sui consumatori. Con ML di AWS Clean Rooms, i nostri clienti operatori di marketing saranno in grado di sfruttare il nostro set di dati deterministici come dati iniziali per creare modelli per somiglianza avanzati in combinazione con i propri dati. Ciò consente alle aziende di individuare i potenziali acquirenti su tutte le piattaforme, rispettando al contempo gli standard sulla privacy e fornendo informazioni utili e fruibili per il mercato odierno attento alla privacy."
Atul Chadha, Chief Technology Officer presso Affinity Solutions
The Weather Company
The Weather Company fornisce dati e approfondimenti meteorologici a consumatori, brand e aziende di tutto il mondo.
"The Weather Company sta testando AWS Clean Rooms come metodo pratico per consentire agli inserzionisti di analizzare i propri dati proprietari insieme ai dati meteorologici e utilizzare il machine learning predittivo per identificare il pubblico coinvolto, su larga scala, basandosi sull'impatto delle condizioni meteorologiche sulla vita quotidiana delle persone. AWS Clean Rooms offre una funzionalità semplificata che accelera il time-to-value, consentendo la creazione di segmenti per somiglianza in pochi clic e garantendo la protezione dei dati di centinaia di milioni di consumatori che visitano le nostre proprietà digitali ogni mese."
Dave Olesnevich, Head of Advertising Products presso The Weather Company
StellarAlgo
StellarAlgo è una piattaforma cloud per i clienti leader nel settore dello sport e del pubblico dal vivo, che collabora con più di 110 proprietà in tutto il Nord America, comprese le relazioni a livello di campionato con NFL, NHL e NBA.
"In qualità di leader nell'assistenza ai brand sportivi e intrattenimento dal vivo più importanti al mondo, in materia di comprensione, crescita e monetizzazione del proprio pubblico, siamo entusiasti del fatto che AWS Clean Rooms continui a innovarsi velocemente per consentire ai nostri clienti di avere successo. La modellazione ML di AWS Clean Rooms aiuta i nostri clienti a identificare e coinvolgere potenziali clienti di alto valore, consentendo loro di avviare partnership più efficaci e importanti, il tutto permettendoci di proteggere i loro dati sensibili proprietari. Siamo entusiasti del fatto che AWS Clean Rooms continui a innovarsi velocemente per consentire ai nostri clienti di avere successo."
Greg Sargent, SVP Sports Partnerships presso StellarAlgo
BRIDGE
BRIDGE è una piattaforma di marketing omnicanale basata sulle persone che aiuta i clienti a rivolgersi al loro vero pubblico acquirente.
"Noi di BRIDGE, siamo entusiasti di utilizzare AWS Clean Rooms ML per migliorare il nostro strumento per l'identificazione di clienti per somiglianza, consentendo ai nostri clienti di utilizzare i nostri set di dati su persone reali per comprendere meglio i loro file CRM e trovare il loro prossimo cliente. ML di AWS Clean Rooms sostiene l'obiettivo di BRIDGE di fornire strumenti di collaborazione incentrati sulla privacy, migliorando così la comprensione dei consumatori e ottimizzando i risultati di marketing."
Rob Rose, CEO presso BRIDGE